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Über das Problem fehlender Werte: Wie der Einfluss fehlender Informationen auf Analyseergebnisse entdeckt und reduziert werden kann

M. Wirtz · Die Rehabilitation · 2004 · Heft 02 · S. 109-115

Dokument
1161397
CareLit-ID
Jahr
2004
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Die Rehabilitation
Autor:innen
M. Wirtz
Ausgabe
Heft 02 / 2004
Jahrgang 43
Seiten
109-115
Erschienen: 2004-01-01 00:00:00
ISSN
0034-3536
DOI
10.1055/s-2003-814839

Zusammenfassung

Zusammenfassung Fehlende Werte stellen ein häufig unterschätztes Problem bei der Analyse empirischer Datensätze dar. Neben der effektiven Verringerung der Stichprobenumfänge muss damit gerechnet werden, dass durch fehlende Angaben statistische Ergebnisse verfälscht werden. Die beiden zentralen Aussagen des Beitrags bestehen darin, dass zum einen die Analyse der Ursachen fehlender Angaben in empirischen Datensätzen fester Bestandteil jeder Datenanalyse sein sollte und zum anderen der Umgang mit fehlenden Werten auf angemessenen Annahmen beruhen sollte, um fehlerhafte Ergebnisse und Probleme bei der Interpretation…

Schlagworte

Missing-Data-Diagnose Missing-Data-Prozesse fallweiser Ausschluss paarweiser Ausschluss Imputationsverfahren Missing data diagnosis missing data processes listwise deletion pairwise deletion imputation procedure Datensätze Die Rehabilitation